公开(公告)号：CN107301469B

公开(公告)日：2020-07-14

申请号：CN201710304124.2

申请日：2017-05-02

Applicant: 广东电网有限责任公司惠州供电局 ,  浙江大学

Inventor： 邓景松 ,  叶晓君 ,  林冠强 ,  朱凌 ,  莫天文 ,  李惠松 ,  郭德孺 ,  张晨宇 ,  单政博 ,  王慧芳 ,  袁朝恩 ,  祝锦发

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明属于电力系统领域，更具体地涉及一种电网骨干网架识别方法，步骤如下：对原始电网进行节点重要度、线路脆弱度评估，得到节点重要度排序以及线路脆弱度的度量值；根据骨干网架的期望规模与节点重要度排序确定必须留存的重要节点，判别留存节点的电源容量与负荷容量是否匹配；以各线路的脆弱度作为权值，计算留存节点之间的最短路径及其对应的线路列；求解留存节点之间的最短路径所构成图的最小生成树，并将树中的每条边用其对应的线路序列进行替代，得到初步的骨干网架；对初步骨干网架进行潮流计算实现安全运行校核，得到最终的骨干网架。

公开(公告)号：CN107301469A

公开(公告)日：2017-10-27

申请号：CN201710304124.2

申请日：2017-05-02

Applicant: 广东电网有限责任公司惠州供电局 ,  浙江大学

Inventor： 邓景松 ,  叶晓君 ,  林冠强 ,  朱凌 ,  莫天文 ,  李惠松 ,  郭德孺 ,  张晨宇 ,  单政博 ,  王慧芳 ,  袁朝恩 ,  祝锦发

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明属于电力系统领域，更具体地涉及一种电网骨干网架识别方法，步骤如下：对原始电网进行节点重要度、线路脆弱度评估，得到节点重要度排序以及线路脆弱度的度量值；根据骨干网架的期望规模与节点重要度排序确定必须留存的重要节点，判别留存节点的电源容量与负荷容量是否匹配；以各线路的脆弱度作为权值，计算留存节点之间的最短路径及其对应的线路列；求解留存节点之间的最短路径所构成图的最小生成树，并将树中的每条边用其对应的线路序列进行替代，得到初步的骨干网架；对初步骨干网架进行潮流计算实现安全运行校核，得到最终的骨干网架。

公开(公告)号：CN108805419A

公开(公告)日：2018-11-13

申请号：CN201810497505.1

申请日：2018-05-22

Applicant: 浙江大学

Inventor： 王慧芳 ,  张晨宇

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/06

CPC classification number: G06Q10/0639 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明提出一种基于网络嵌入与SVR的电网节点重要度计算方法。本发明首先使用电网仿真软件模拟待评估电网各种运行方式下各节点故障后果。从仿真数据中提取电气量特征，使用TADW算法提取节点完全特征。根据所研究电网偏好确定节点故障后果标签。然后使用样本数据训练SVR模型。在训练过程中，使用交叉验证方法选取SVR模型超参数，使用基于树模型的方法进行特征选择。本发明可以根据从训练样本中学习到的信息有效评估节点重要度，相比于传统基于指标的评估方法，能够更加有效地适应不同电网的特殊性。

公开(公告)号：CN108551167A

公开(公告)日：2018-09-18

申请号：CN201810381824.6

申请日：2018-04-25

Applicant: 浙江大学

Inventor： 王慧芳 ,  张晨宇

IPC: H02J3/00

Abstract: 本发明提出一种基于XGBoost算法的电力系统暂态稳定判别方法。本发明首先使用电网仿真软件模拟待评估电网各种运行方式下节点、线路故障后的暂态过程。从仿真数据中提取电气量特征，利用暂稳判据确定暂稳标签。然后使用样本数据训练XGBoost模型。针对暂态稳定预测中两类错误严重程度不同的特点，引入注意力系数对算法的损失函数进行修正。使用logistic函数将模型输出概率化。本发明具有较高的准确率和召回率，同时能以概率方式捕捉较为确定的预测和相对不确定的预测之间的差别，从而可以避免模型的一部分误输出。

公开(公告)号：CN108805419B

公开(公告)日：2021-05-04

申请号：CN201810497505.1

申请日：2018-05-22

Applicant: 浙江大学

Inventor： 王慧芳 ,  张晨宇

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明提出一种基于网络嵌入与SVR的电网节点重要度计算方法。本发明首先使用电网仿真软件模拟待评估电网各种运行方式下各节点故障后果。从仿真数据中提取电气量特征，使用TADW算法提取节点完全特征。根据所研究电网偏好确定节点故障后果标签。然后使用样本数据训练SVR模型。在训练过程中，使用交叉验证方法选取SVR模型超参数，使用基于树模型的方法进行特征选择。本发明可以根据从训练样本中学习到的信息有效评估节点重要度，相比于传统基于指标的评估方法，能够更加有效地适应不同电网的特殊性。

公开(公告)号：CN108551167B

公开(公告)日：2020-04-17

申请号：CN201810381824.6

申请日：2018-04-25

Applicant: 浙江大学

Inventor： 王慧芳 ,  张晨宇

IPC: H02J3/00

Abstract: 本发明提出一种基于XGBoost算法的电力系统暂态稳定判别方法。本发明首先使用电网仿真软件模拟待评估电网各种运行方式下节点、线路故障后的暂态过程。从仿真数据中提取电气量特征，利用暂稳判据确定暂稳标签。然后使用样本数据训练XGBoost模型。针对暂态稳定预测中两类错误严重程度不同的特点，引入注意力系数对算法的损失函数进行修正。使用logistic函数将模型输出概率化。本发明具有较高的准确率和召回率，同时能以概率方式捕捉较为确定的预测和相对不确定的预测之间的差别，从而可以避免模型的一部分误输出。